Mekansal Veri Türleri: Vektör vs Raster Farkı Nedir?

Coğrafi Bilgi Sistemleri'nde (CBS) her analiz bir veri modeliyle başlar. Gerçek dünyayı bilgisayarda temsil etmek için iki temel yaklaşım kullanılır: vektör ve raster. Bu iki modelin hangisinde çalışacağınızı bilmek; analiz hızını, dosya boyutunu, kullanılacak araçları ve elde edilen sonuçların kalitesini doğrudan belirler. Bu rehberde her iki modeli tanıyacak, dosya formatlarını öğrenecek ve hangi durumda hangisini tercih etmeniz gerektiğini göreceksiniz.

Vektör Veri Modeli

Vektör model, coğrafi nesneleri matematiksel koordinatlarla tanımlar. Üç temel geometri tipi vardır:

• Nokta (Point): Tek bir x, y koordinatı. Örnek: deprem merkez üstleri, meteoroloji istasyonları, ATM konumları.
• Çizgi (LineString / Polyline): Birbirine bağlı koordinat dizisi. Örnek: yollar, nehirler, boru hatları.
• Çokgen (Polygon): Kapalı alan sınırı. Örnek: il/ilçe sınırları, orman alanları, bina ayak izleri.

Yaygın Vektör Dosya Formatları

Format	Uzantı	Açıklama
Shapefile	.shp + .dbf + .prj	ESRI'nin klasik formatı; geriye dönük uyumluluk için yaygın
GeoJSON	.geojson / .json	JSON tabanlı; web uygulamaları ve API'ler için ideal
GeoPackage	.gpkg	OGC standardı, tek dosya; birden fazla katman destekler
KML/KMZ	.kml / .kmz	Google Earth formatı; görselleştirme odaklı
PostGIS	—	PostgreSQL uzantısı; büyük ölçekli CBS veri tabanı
FlatGeobuf	.fgb	Yüksek performanslı; akış (streaming) desteğiyle öne çıkar

Raster Veri Modeli

Raster model, alanı eşit büyüklükteki hücrelere (piksel) böler. Her hücre bir sayısal değer taşır; bu değer yükseklik, sıcaklık, reflektans ya da herhangi bir sürekli değişkeni temsil edebilir. Temel kavramlar:

• Piksel boyutu (Spatial Resolution): Bir hücrenin gerçekte kapladığı alan. 10 m çözünürlüklü raster her pikseli 10×10 metrelik kareye karşılık getirir.
• Bant (Band): Raster katmanları. Uydu görüntüsü kırmızı, yeşil, mavi, yakın kızılötesi bantlar gibi birden fazla banttan oluşabilir.
• NoData: Verinin bulunmadığı hücreler için özel değer (genellikle -9999 veya NaN).

Yaygın Raster Dosya Formatları

Format	Uzantı	Açıklama
GeoTIFF	.tif / .tiff	En yaygın format; koordinat bilgisi dosya içinde gömülü
NetCDF	.nc	Bilimsel veri (iklim, okyanus); çok boyutlu diziler
HDF5	.h5 / .hdf	NASA/ESA uydu ürünleri için yaygın
Cloud Optimized GeoTIFF	.tif (COG)	Bulut depolama için optimize; kısmi okuma desteği
JPEG2000	.jp2	Kayıplı/kayıpsız sıkıştırma; büyük uydu arşivlerinde sık
ASCII Grid	.asc	Metin tabanlı; küçük rasterler için okunabilir format

Vektör vs Raster: Doğrudan Karşılaştırma

Kriter	Vektör	Raster
Temsil şekli	Nokta, çizgi, çokgen geometrileri	Hücre matrisi (piksel ızgarası)
Dosya boyutu	Küçük (öznitelik bazlı)	Büyük (tüm alan kaplı)
Kenar hassasiyeti	Yüksek (matematiksel kesin)	Piksel boyutuna bağlı
Sürekli yüzey	Zayıf	Güçlü (DEM, sıcaklık haritası)
Öznitelik sorgulama	Çok güçlü	Sınırlı (değer bazlı)
Uzaktan algılama	Uygun değil	Temel format
Ağ analizi	İdeal	Uygun değil
Çakışma (overlay) analizi	Hızlı	Hesaplamalı ancak güçlü
Görsel netlik	Ölçekten bağımsız	Düşük çözünürlükte pikselleşir

Hangi Durumda Hangisini Kullanmalı?

Vektör tercih edin, eğer…

• Yollar, nehirler, idari sınırlar gibi ayrık nesnelerle çalışıyorsanız
• Öznitelik tabanlı sorgulama ve filtreleme yapacaksanız (SELECT * FROM iller WHERE nufus > 1000000)
• Ağ analizi (en kısa yol, hizmet alanı) yapacaksanız
• Web haritasına GeoJSON katmanı yükleyecekseniz
• Küçük dosya boyutu öncelikliyse

Raster tercih edin, eğer…

• Uydu görüntüsü veya hava fotoğrafı analiz edecekseniz
• Yükseklik modeli (DEM), eğim, bakı hesaplayacaksanız
• Sıcaklık, yağış, NDVI gibi sürekli alansal veri kullanacaksanız
• Arazi kullanımı sınıflandırması yapacaksanız
• Görünürlük (viewshed) veya su havzası analizi yapacaksanız

Python'da Vektör ve Raster Okuma

Vektör — GeoPandas

import geopandas as gpd # Shapefile okuma iller = gpd.read_file("turkiye_iller.shp") print(iller.crs) # koordinat referans sistemi print(iller.geometry.type.unique()) # ['Polygon'] # GeoJSON'a dönüştürme iller.to_file("turkiye_iller.geojson", driver="GeoJSON") # GeoPackage'a dönüştürme iller.to_file("turkiye.gpkg", layer="iller", driver="GPKG")

Raster — Rasterio

import rasterio import numpy as np with rasterio.open("dem_turkiye.tif") as src: print(src.crs) # koordinat sistemi print(src.res) # piksel boyutu (metre) print(src.count) # bant sayısı dem = src.read(1) # 1. bandı NumPy dizisi olarak oku profile = src.profile # Eğim hesabı (GDAL ile) # gdal.DEMProcessing("egim.tif", "dem_turkiye.tif", "slope")

Koordinat Referans Sistemi (CRS)

Hem vektör hem raster verinin doğru konumlanması için CRS kritiktir. En sık kullanılan sistemler:

• WGS84 (EPSG:4326): Enlem/boylam; GPS, web haritaları, GeoJSON için standart
• Web Mercator (EPSG:3857): Google Maps, OSM gibi web harita servisleri
• ITRF96 / ED50: Türkiye'de resmi kadastral çalışmalar
• UTM Zone 35N (EPSG:32635): Türkiye'nin büyük bölümü için metrik ölçümler

# GeoPandas'ta CRS dönüşümü iller_wgs84 = iller.to_crs("EPSG:4326") iller_utm = iller.to_crs("EPSG:32635") # Rasterio'da CRS dönüşümü (rasterio.warp kullanılır) from rasterio.warp import calculate_default_transform, reproject, Resampling

Kaynaklar

• Longley, P. A. ve ark. (2015). Geographic Information Science and Systems (4. Baskı). Wiley.
• OGC Standards — ogc.org/standards
• EPSG Geodetic Registry — epsg.io